sheng的学习笔记-AI目录

简介	链接	前置知识
神经网络	神经网络
卷积神经网络，基本概念	卷积神经网络	神经网络
卷积神经网络经典架构LetNet5,AlexNet,VGG16	卷积神经网络经典架构LetNet5,AlexNet,VGG16	卷积神经网络
多分类学习:ECOC,softmax	sheng的学习笔记-AI-多分类学习
sheng的学习笔记- AI-类别不平衡问题，数据分布不均匀解决方案	sheng的学习笔记- AI-类别不平衡问题
残差网络，解决网络退化问题	sheng的学习笔记-AI-残差网络-Residual Networks (ResNets)-优快云博客	神经网络
Nin网络和1*1卷积，1*1卷积思想在很多架构都有应用	sheng的学习笔记-AI-Network in Network（NIN）和1*1卷积-优快云博客	卷积神经网络
inception网络，自动学习卷积的核用1*1还是3*3还是5*5，计算量大需要1*1卷积知识，需要残差网络知识	sheng的学习笔记-AI-Inception network-优快云博客	卷积神经网络， 1*1卷积， 残差网络
目标检测，yolo网络	sheng的学习笔记-AI-YOLO算法，目标检测	卷积神经网络
人脸识别	sheng的学习笔记-AI-人脸识别-优快云博客	卷积神经网络
循环神经网络(RNN),GRU,LSTM，基本概念	sheng的学习笔记-AI-序列模型（Sequence Models），RNN,GRU,LSTM-优快云博客	神经网络
自然语言处理，机器翻译，词嵌入	sheng的学习笔记-AI-自然语言处理（NLP），机器翻译，情感分类，词嵌入-优快云博客	循环神经网络
注意力模型	sheng的学习笔记-AI-注意力模型(Attention Model)-优快云博客	循环神经网络 自然语言处理，机器翻译，词嵌入
TCN 时序卷积，因果卷积，空洞卷积	sheng的学习笔记-TCN时序卷积：因果卷积、空洞卷积-优快云博客	循环神经网络 卷积神经网络 残差网络
wavenet模型	sheng的学习笔记-AI-WaveNet模型-优快云博客	循环神经网络 卷积神经网络 TCN 时序卷积，因果卷积，空洞卷积 残差网络
决策树（Decision Tree）	sheng的学习笔记-AI-决策树（Decision Tree）
支持向量机（SVM）	sheng的学习笔记-AI-支持向量机（SVM）
贝叶斯（Bayesian）分类	sheng的学习笔记-AI-贝叶斯（Bayesian）分类-优快云博客
EM算法	sheng的学习笔记-AI-EM算法-优快云博客
集成学习，ababoost算法，bagging算法，随机森林算法	sheng的学习笔记-AI-集成学习（adaboost,bagging，随机森林）-优快云博客
聚类	sheng的学习笔记-聚类(Clustering)-优快云博客
k均值算法	sheng的学习笔记-K均值算法	聚类
学习向量量化算法	sheng的学习笔记-AI-学习向量量化（Learning Vector Quantization，简称LVQ）	聚类
高斯混合模型（GMM)	sheng的学习笔记-AI-高斯混合模型（GMM)	聚类， 贝叶斯（Bayesian）分类， EM算法
密度聚类	sheng的学习笔记-AI-密度聚类，DBSCAN 算法	聚类
层次聚类	sheng的学习笔记-AI-层次聚类，AGNES算法	聚类
k近邻学习（knn）	sheng的学习笔记-AI-k近邻学习（k-Nearest Neighbor 简称kNN)
半监督学习	sheng的学习笔记-AI-半监督学习-优快云博客
生成式方法	sheng的学习笔记-AI-生成式方法	半监督学习， 贝叶斯（Bayesian）分类， EM算法， 高斯混合模型（GMM)
半监督svm	sheng的学习笔记-AI-半监督SVM（Semi-Supervised Support Vector Machine,简称S3VM），TSVM算法	半监督学习， 支持向量机（SVM）
图半监督学习	sheng的学习笔记-AI-图半监督学习，标签传播算法（label propagation）	半监督学习
基于分歧的方法	sheng的学习笔记-AI-基于分歧的方法，协同训练算法	半监督学习
半监督聚类	sheng的学习笔记-AI-半监督聚类，约束 k 均值算法，约束种子 k 均值算法	半监督学习, k均值算法, 聚类
概率图，隐马尔可夫，马尔可夫随机场，条件随机场	sheng的学习笔记-AI-概率图，隐马尔可夫HMM，马尔可夫随机场MRF，条件随机场CRF-优快云博客	贝叶斯（Bayesian）分类
话题模型（topic model），LDA模型，Unigram Model，pLSA Model	sheng的学习笔记-AI-话题模型（topic model），LDA模型，Unigram Model，pLSA Model
规则学习（rule learning）	sheng的学习笔记-AI-规则学习（rule learning）
序贯覆盖(sequential covering) 是命题学习	sheng的学习笔记-AI-序贯覆盖(sequential covering)	规则学习（rule learning）
FOIL(First-Order Inductive Learner) 是一阶规则学习	sheng的学习笔记-AI-FOIL(First-Order Inductive Learner)-优快云博客	规则学习（rule learning） 序贯覆盖(sequential covering)
归纳逻辑程序设计（ILP） 是一阶规则学习	sheng的学习笔记-AI-归纳逻辑程序设计（ILP）-优快云博客	规则学习（rule learning） FOIL(First-Order Inductive Learner)
强化学习（Reinforcement Learning, RL）	sheng的学习笔记-AI-强化学习（Reinforcement Learning, RL）-优快云博客
K-摇臂赌博机（K-armed bandit），是有模型学习	sheng的学习笔记-AI-K-摇臂赌博机（K-armed bandit）	强化学习
蒙特卡罗强化学习 是无模型学习，原理跟K-摇臂赌博机很像，建议先看一下这个文章	sheng的学习笔记-AI-蒙特卡罗强化学习-优快云博客	强化学习
时序差分学习 无模型学习	sheng的学习笔记-AI-时序差分学习-优快云博客	强化学习

基础公式

公式名称	链接
指数加权移动平均	sheng的学习笔记-AI-公式-指数加权移动平均（EWMA）-优快云博客

基础知识

简介	链接
准确率，召回率，f1 评估模型指标	sheng的学习笔记-AI基础-正确率/召回率/F1指标-优快云博客
激活函数	sheng的学习笔记-AI基础-激活函数-优快云博客
如何划分数据集	sheng的学习笔记-AI-模型评估-留出法、交叉验证法、自助法-优快云博客